mirror of
https://github.com/chai2010/advanced-go-programming-book.git
synced 2025-05-30 00:32:21 +00:00
80 lines
2.7 KiB
Markdown
80 lines
2.7 KiB
Markdown
# 6.12. Load-Balance 负载均衡
|
||
|
||
本节将会讨论常见的 web 后端服务之间的负载均衡手段。
|
||
|
||
## 常见的负载均衡思路
|
||
|
||
如果我们不考虑均衡的话，现在有 n 个 endpoint，我们完成业务流程实际上只需要从这 n 个中挑出其中的一个。有几种思路:
|
||
|
||
1. 按顺序挑: 例如上次选了第一台，那么这次就选第二台，下次第三台，如果已经到了最后一台，那么下一次从第一台开始。这种情况下我们可以把 endpoint 都存储在数组中，每次请求完成下游之后，将一个索引后移即可。在移到尽头时再移回数组开头处。
|
||
|
||
2. 随机挑一个: 每次都随机挑，真随机伪随机均可。设选择第 x 台机器，那么 x 可描述为 `rand.Intn() % n`。
|
||
|
||
3. 根据某种权重，对下游 endpoints 进行排序，选择权重最大/小的那一个。
|
||
|
||
当然了，实际场景我们不可能无脑轮询或者无脑随机，如果对下游请求失败了，我们还需要某种机制来进行重试，如果纯粹的随机算法，存在一定的可能性使你在下一次仍然随机到这次的问题节点。
|
||
|
||
我们来看一个生产环境的负载均衡案例。
|
||
|
||
## 一种随机负载均衡算法
|
||
|
||
考虑到我们需要随机选取每次发送请求的 endpoint，同时在遇到下游返回错误时换其它节点重试。所以我们设计一个大小和 endpoints 数组大小一致的索引数组，每次来新的请求，我们对索引数组做洗牌，然后取第一个元素作为选中的服务节点，如果请求失败，那么选择下一个节点重试，以此类推:
|
||
|
||
```go
|
||
var endpoints = []string {
|
||
"100.69.62.1:3232",
|
||
"100.69.62.32:3232",
|
||
"100.69.62.42:3232",
|
||
"100.69.62.81:3232",
|
||
"100.69.62.11:3232",
|
||
"100.69.62.113:3232",
|
||
"100.69.62.101:3232",
|
||
}
|
||
|
||
func init() {
|
||
rand.Seed(time.Now().UnixNano())
|
||
}
|
||
|
||
// 重点在这个 shuffle
|
||
func shuffle(slice []int) {
|
||
for i := 0; i < len(slice); i++ {
|
||
a := rand.Intn(len(slice))
|
||
b := rand.Intn(len(slice))
|
||
slice[a], slice[b] = slice[b], slice[a]
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
func request(params map[string]interface{}) error {
|
||
var indexes = []int {0,1,2,3,4,5,6}
|
||
var err error
|
||
|
||
shuffle(indexes)
|
||
maxRetryTimes := 3
|
||
|
||
idx := 0
|
||
for i := 0; i < maxRetryTimes; i++ {
|
||
err = apiRequest(params, indexes[idx])
|
||
if err == nil {
|
||
break
|
||
}
|
||
idx++
|
||
}
|
||
|
||
if err != nil {
|
||
// logging
|
||
return err
|
||
}
|
||
|
||
return nil
|
||
}
|
||
|
||
```
|
||
|
||
我们循环一遍 slice，两两交换，这个和我们平常打牌时常用的洗牌方法类似。看起来没有什么问题。
|
||
|
||
## 有没有什么问题？
|
||
|
||
## 修正后的负载均衡算法
|
||
|
||
## zk 集群的随机节点挑选问题
|